Ich implementiere this project und es funktioniert gut. Jetzt frage ich mich, wie es möglich ist, dass die Trainingsphase nur eine Gesichtsausschneidung des Bildes verwendet, aber die tatsächliche Verwendung kann ein vollständiges Bild mit mehreren Personen akzeptieren.Caffe Training verwendet Gesichtsernte aber Bereitstellung verwendet das gesamte Bild
Das Modell ist darauf trainiert, ein Gesicht in einem Bild zu finden. Das Training mit Fruchtfrüchten ermöglicht es, dass das Training schneller konvergiert, da es nicht durch Trial-and-Error geht, um andere Strukturen in den Eingabebildern zu erkennen - und dann zu ignorieren. Die volle Kapazität der Modelltopologie kann Gesichtsmerkmalen zugeordnet werden.
Wenn Sie zum Scoring kommen ("tatsächliche Verwendung", a.k.a Inferenz), hat das Modell kein Training für oder gegen alle anderen Sachen in jedem Foto. Es ist darauf trainiert, Gesichter zu finden und wird das gut machen.
Erklärt das gut genug?
Es tut wirklich. Ich wusste nicht, dass das der Grund für das Zuschneiden war (wusste, dass das Zuschneiden besser war, aber nicht aus diesem Grund) –
Das ist nicht der einzige Grund, aber es ist derjenige, der diese Frage betrifft. Der Hauptgrund liegt für mich einfach darin, die Eingabegröße zu reduzieren und die Datenverarbeitung zu beschleunigen. – Prune